基于奇异值分解的组合导航可观测度计算

以捷联惯组为主惯导的组合导航系统具有短时定位精度高、可靠性强等优点,但其依然存在长时间导航精度不高、运算量大、组合效率不高等问题。为更好地完善组合导航系统的误差补偿和抑制技术,对SINS/DVL组合导航系统的可观测性能进行了研究。在分段定常系统(Piece-wise Constant System,PWCS)的可观测性分析方法及基于奇异值分解的系统状态可观测度分析方法基础上,结合可观测性矩阵的遗传特性,提出了一种简化的状态量可观测性分析方法,并对该方法进行了理论仿真。为方便比较状态量的可观测程度,对各状态的可观测度进行了归一化处理。最后,通过湖面跑船实验设计了不同的航迹机动方式,计算了关键导航参数的可观测性能。实验证明,该方法可以实时计算组合导航参数的可观测度,根据可观测度设计的航迹可以有效提高导航精度,定位精度可提高1个量级,收敛速度也获得了明显提高。     

一种车载组合导航系统航向修正方法研究

针对车载组合导航系统航向误差难以修正的问题,对航向角误差可观测性进行分析,并提出一种基于加速度变化的航向误差可观测性分析的误差修正方法。首先利用分段线性定常系统(PWCS)可观测性分析法和奇异值(SVD)分析法对不同加速度变化情况下的组合导航系统航向角误差进行可观测性分析,得出航向角误差的可观测度与加速度变化的剧烈程度正相关的结论。在不同加速度变化情况下,对航向角误差的滤波估计进行仿真,总结出加速度变化过程中的收敛规律,从而提出根据加速度变化情况对航向误差进行修正的方法。最后实验结果表明,通过该方法能够有效地减小航向角误差导致的位置误差,提高导航精度。     

高空长航时无人机SINS/CNS组合导航系统仿真研究

根据高空长航时无人机的特点研究了SINS/CNS组合导航系统并进行了仿真。研究了分段定常系统(PWCS)的可观测性分析方法和基于奇异值分解的系统状态可观测度分析问题,并提出了一种改进的状态可观测度分析方法,在求状态变量的可观测度时,抛开了观测量,只利用可观测矩阵进行分析,然后将该理论应用到SINS/CNS组合导航系统中,证明了其合理性与可行性,进一步根据可观测度分析的结果对系统进行反馈校正,通过仿真结果证明导航精度得到了提高。     

CNS/SINS姿态组合导航系统仿真

针对大部分飞行器导航采用地理坐标系导航,天文导航在地理坐标系下姿态解算依赖导航位置而容易发生精度发散的问题,文章研究了地理坐标系下,天文,质性姿态组合导航系统滤波算法,以有效提高导航系统的精度。首先,对天文愤性组合导航系统数学模型进行分析;然后,用Matlab软件根据实际情况设定参数并获得仿真数据,在仿真数据的基础上进行标准的卡尔曼滤波的仿真研究。仿真结果表明,当惯导与天文导航进行姿态组合后,各导航参数精度明显提高,在短期内可认为是收敛的,但仿真时间较长后,各导航参数出现缓慢的发散趋势。     

一种常规机动下机载SINS/GPS组合导航系统的可观测性分析

为保证机载捷联惯组的导航精度能够达到要求,需要对惯组定期进行返厂标定,成本高、周期长,也影响载机的使用效率,故而机载惯组在线标校技术的研究一直在不断进行中。对大中型运输机的机载惯组而言,由于其机体较大、机动能力较差,很难完成诸如S机动等复杂的机动动作,故而需要对其常规飞行机动状态下机载SINS/GPS组合导航系统的可观测性进行分析。利用GPS提供的速度和位置信息作为外部观测量来设计Kalman滤波器,采用基于分段线性定常系统(PWCS)的奇异值分解法(SVD),对飞机静止、起降、匀速飞行、匀加减速飞行、转弯等一系列常规机动条件下系统的可观测性和可观测度进行研究。通过Matlab仿真和转台实验,验证了组合导航系统可观测性分析结论的有效性,可为机载惯组的在线标校提供一定参考。     

一种联邦卡尔曼滤波渐变型故障容错方法

具有良好的容错性是组合导航系统的基本要求。组合导航系统易于完成突变型故障的检测与容错,对渐变型故障的检测与容错则较为困难。文中以联邦卡尔曼滤波为组合导航系统状态估计方法,针对渐变型故障,提出了观测品质的概念及其模糊评估方法,应用观测品质进行了导航系统的渐变型故障检测,利用观测品质构成局部滤波器估计均方误差阵的修正矩阵,设计了组合导航系统智能自适应渐变型故障容错方法并完成了仿真运算。     

基于改进UKF的组合导航系统航向角估计方法研究

为满足运载体长航时、高精度的导航需求,解决系统可观测性弱导致的航向角易发散的问题,提出了一种基于MEMS非线性组合导航系统的用于提高航向角估计精度的算法。通过采用单天线GNSS航向角作为量测量进行航向约束,解决了MEMS-SINS/GNSS姿态估计中航向角可观测性弱、估计值收敛差的问题;通过转弯判断规则和常规无迹卡尔曼滤波改进算法,抑制了偏流角对系统估计精度的影响。仿真结果表明,该算法有效地抑制了航向角估计精度差的问题,水平姿态精度达到0.01°,航向角精度达到0.1°,提高了系统的导航精度及可靠性。     

基于神经网络的航天器GPS/INS组合定姿系统

基于GPS和惯性技术的组合导航系统是近年来导航系统的研究热点和主要发展方向.目前基于卡尔曼滤波方法的算法在稳定性、计算量、算法鲁棒性以及系统可观测性等方面仍然存在问题.基于神经网络技术研究了一种新的GPS/INS组合定姿自适应卡尔曼滤波方法,理论分析表明,该方法不但对姿态信息具有较好的估计性能,而且对系统模型的精确性、噪声特性具备良好的鲁棒性.最后,利用模拟数据对所研究算法进行了分析计算,与传统的卡尔曼滤波方法进行了比较、分析,结果表明所设计组合算法在精度、稳定性以及鲁棒性等方面较传统卡尔曼方法具有良好的特性.     

陆用惯导系统误差状态反馈补偿方法设计

针对陆用INS／GPS组合导航系统，采用现代控制理论和线性系统理论来分析、设计稳定的组合导航系统误差状态反馈补偿方法。在此基础上，进一步分析了系统的可观性。所得到的分析结论可作为组合导航系统设计的参考。     

基于UKF的高动态飞行器无源组合导航系统研究

针对飞行器在进行高动态飞行中卫星导航系统易受干扰、GPS可能被屏蔽,从而导致导航系统失稳甚至发散的问题,采用无迹卡尔曼滤波(UKF)算法对基于捷联惯导系统(SINS)、地磁导航系统(GNS)和嵌入式大气数据系统(FADS)的组合无源导航系统性能进行了改进.建立了地磁数据模型和无源组合导航模型,并针对新的组合导航系统观测方程非线性程度较高问题,提出了利用非线性UKF对导航数据进行融合的方法.利用高动态飞行轨迹对所提出的组合导航系统进行了仿真及误差分析,结果表明该系统对SINS误差估计具有适中的精度.     

再论联邦滤波在组合导航中的应用可行性

在联邦滤波算法中，针对子滤波器存在私有状态从而导致全局状态信息融合估计为次优估计的问题，通过一个简单的3维状态、2维量测系统的数值仿真以及速度+姿态传递对准组合导航仿真，验证了联邦滤波的次优估计结果误差太大，难以满足实际系统的高精度滤波需求。联邦滤波估计的次优程度没有经过严格证明，且难以证明，因而存在应用风险。对于以精度为主要性能指标的组合导航系统，不建议采用联邦滤波算法，否则其精度损失不足以弥补其带来的计算量降低和容错性提高的优势。     

一种基于可观测度分析的SINS/GPS自适应-反馈校正滤波新方法

 针对机载捷联惯导系统(SINS)/全球定位系统（GPS）组合导航系统不完全可观测导致滤波器精度下降甚至发散的问题,提出了一种基于系统状态可观测度分析的自适应反馈校正滤波新方法。该滤波方法改进了系统可观测度的归一化处理方法,将归一化处理后的系统状态可观测度作为反馈因子,对SINS系统进行自适应反馈校正。最后,将该方法应用于机载合成孔径雷达(SAR)运动补偿用SINS/GPS组合导航系统中,飞行试验结果表明该方法在系统不完全可观测的情况下有效地提高了导航精度。     

基于BP人工神经网络的GPS／SINS组合导航算法

基于扩展Kalman滤波的GPS／SINS组合导航算法，需要对原始的非线性连续系统模型进行线性化和离散化处理，要求系统噪声和测量噪声为零均值的高斯白噪声，且易于出现滤波器发散。BP人工神经网络毋需对所求解的问题建模，能够很好地逼近系统非线性特性，获得较高精度的导航定位信息；还具有计算过程稳定，不涉及矩阵求逆，不需要迭代逼近，以及容易实现并行处理等优点。本文设计适用于GPS／SINS组合导航系统的BP网络模型，并在标准的BP算法基础上，采用共轭梯度法改进网络训练速度及精度。最后，通过仿真算例说明BP网络方法用于GPS／SINS组合导航计算的可行性。     

INS/GNSS组合导航系统空中快速对准方法

针对机载惯性/全球导航卫星系统(INS/GNSS)组合导航系统地面静基座对准时间较长、航向对准精度较低以及惯导空中故障重启后无法快速得到精确姿态信息重新进入导航状态等问题,提出一种快速初始对准方法。该对准方法基于惯性导航比力方程,利用GNSS的定位、测速信息与惯性测量组件(IMU)的输出信息解算载体姿态信息,并结合遗传-牛顿算法与求和自回归滑动平均(ARIMA)模型卡尔曼滤波信号降噪技术提高姿态信息的解算精度。基于实测飞行数据的解算验证了该方法的有效性、对准精度以及在实际工程应用中的优越性。     

用于定位导航授时微终端的SoC系统设计

为了解决遮挡情况下的实时定位问题,美国提出了Micro-PNT方案,我国也提出了定位导航授时微终端(Micro Positioning Navigation and Timing Terminal,MPNTT)方案。定位导航授时微终端集成了卫星导航系统、微惯性测量单元、微型原子钟及处理器系统,可为终端用户提供精确可用、完好及时、连续安全的定位导航服务。介绍了一种用于定位导航授时微终端的SoC系统设计,其包括了基于SoC FPGA的硬件设计和基于GNSS/MIMU的组合导航滤波算法。SoC系统集成了FLASH、SSRAM等存储芯片,通过RS422、RS232、CAN等通信接口接收GNSS、MIMU及外源传感器信息,并在ARM核中完成组合导航算法,以得到导航结果。SoC芯片单片实现了ARM与FPGA的功能,系统集成面积满足小型化需求,为后续移植为ASIC芯片提供了基础。对组合导航滤波算法进行嵌入式软件移植并测试,结果表明：SoC系统单次惯导解算时间为7ms,实测与仿真输出的导航位置差距在0.05m以内,俯仰角差和横滚角差在0.005°以内,航向角差在0.05°以内。本文设计的SoC系统高精度、集成化、可扩展,满足了微终端的要求。     

SINS/DVL水下组合导航系统的误差分析与改进技术

探讨了一种适用于SINS/DVL组合导航系统的滤波原理,通过分别建立捷联惯导系统误差模型和多普勒误差模型,利用间接卡尔曼滤波原理和反馈校正法,对系统进行仿真与分析,由惯性器件的误差方差通过导航系统的误差模型得出导航参数的误差方差,结果表明,该组合导航系统的定位精度要远远高于单纯捷联惯导系统。同时,针对SINS/DVL组合导航系统工作特点及特定情况下AUV的定位精度要求,提出了一种GPS辅助SINS/DVL组合导航系统导航定位的方案。     

GPS/INS组合导航系统自适应滤波算法与仿真研究

随着组合导航系统应用环境的日趋复杂，给噪声统计特性的准确描述带来困难，这将造成Kalman滤波器不稳定甚至发散。首先对目前解决此问题常用的自适应滤波方法进行了总结和分析，在此基础上，给出了基于滤波收敛性判据，结合Sage-Husa自适应滤波和强跟踪Kalman滤波的改进自适应滤波算法。最后以GPS／INS组合导航系统为例进行了计算机仿真，结果表明：该算法可有效抑制滤波发散，具有较大范围的自适应能力。     

弹道导弹天文/惯性导航误差修正方法研究

通过分析导弹天文导航和惯性导航的导航原理和误差模型,在基于充分利用高精度天文导航参数的思想上,提出了组合导航的误差修正方法。首先对两种导航参数进行了归算,而后提出了利用多次的天文测量参数对惯性测量误差进行修正的方法。该方法能较为准确地分离出引起射程误差较大的关机点速度、位置等的误差值,从而为实现利用天文导航进行射程误差修正提供前提条件。仿真计算表明,该方法是行之有效的。